传统语义分割好无趣好败兴九游体育app娱乐，手段语义分割加入办法指示，好好玩，要爆了。（doge）

SAM 3——第三代"分割一切"模子刚刚被发现，照旧悄然投稿 ICLR 2026。

论文还在双盲评审阶段，作家匿名中，但标题清楚一切。

绵薄来说，即是在这个官方新版中，分割模子终于能听懂东谈主话了：只好说出念念要的东西，SAM 3 就能在图像 / 视频等分割出对应实例。

比如，输入"条纹猫"，SAM 3 我方就能找出并分割图中统统带条纹的猫猫：

值得一提的是，SAM 3 处理一张含 100 多个物体的图片仅需 30ms，对视频也有近及时处理技巧。

能听懂东谈主话的 SAM

SAM 1 引入了基于点、框、掩码等视觉指示的交互式分割任务，开辟了分割模子的新范式；SAM 2 则在此基础之上，加入了对视频和顾虑的复古。

这一次，SAM 3 让这种交互式分割更进一步：复古基于短语、图像示例等办法指示的多实例分割任务——对，佩戴手冲破了前代只可处理单个实例的局限。

论文中，SAM 3 的商讨团队将这种新任务范式定名为PCS（Promptable Concept Segmentation）。

PCS：可指示办法分割

PCS 的界说是，给定图像或视频，模子约略基于短语、图像示例，或者两者聚集的形貌，分割其中统统匹配指示办法的实例。

比拟于传统分割任务，PCS 强调：

敞开性词汇：不局限于预界说的固定类别，复古用户输入轻易名词短语算作分割主义；

全实例分割：找到并分割统统合适指示的实例，在视频中，还能保捏不同帧之间的身份一致性；

多模态指示：复古多种指示输入，包括文本指示、视觉指示，以及两者聚集的形貌；

用户交互：允许用户通过交互进行分割抑遏的精采优化。

新架构盘算推算

SAM 3 为结束 PCS 盘算推算了新的架构。

主若是在检测与分割模块上，SAM 3 的检测器基于 DETR（Deformable Transformer）架构，约略字据话语和视觉指示生成实例级的检测抑遏。

同期，引入了Presence Head模块，解耦物体的识别（是什么）和定位（在那儿）任务——

在传统对象检测框架中，模子时常需要同期判断主义是否存在、位置在那儿，这可能导致冲突，尤其是在多实例分割任务中容易出问题。

Presence Head 将两者分开处理，从而进一步晋升了模子的检测精度。

大鸿沟数据引擎

为了修订 PCS，商讨团队还特意构建了一个可扩张的数据引擎，生成秘密 400 万特有办法标签、5200 万经过考据的掩码的磨真金不怕火数据集。

数据引擎由多阶段组成，约略迟缓晋升数据的千般性和难度。

统统这个词构建历程中东谈主类和谣言语模子会互相查验相互的职责，保证高质地的同期晋升了标注的效力。

SA-Co 基准

为了评估模子在敞开词汇分割任务中的性能，论文还漠视了SA-Co（Segment Anything with Concepts）基准。

SA-Co 包含 214K 特有办法、124K 图像和 1.7K 视频，办法秘密范围能达到现存基准的 50 倍以上。

不外需要证实的是，SAM 3 对话语的处理还局限于绵薄的短语指示，不复古复杂的话语抒发，并不具备多模态大模子的话语生成、复杂话语表现和推理技巧。

实践抑遏

实践抑遏标明，SAM 3 在可指示分割任务中刷新了 SOTA。

在 LVIS 数据集的零样天职割任务中，SAM 3 的准确率达到了 47.0，比此前的 SOTA 38.5 晋升不少。

在新的 SA-Co 基准测试中，SAM 3 的阐扬至少比基线行径强 2 倍。

另外，在针对视频的 PVS（Promptable Visual Segmentation）任务中，SAM 3 的性能也优于 SAM 2。

商讨东谈主员还把 SAM 3 和多模态大模子（MLLM）相聚集，探索措置更复杂的任务需求。

比如分割图片中"坐着但没拿礼物盒的东谈主"。

大模子会先拆解需求，比如先找坐着的东谈主，再排斥拿礼物盒的东谈主，然后给 SAM 3 发指示。

抑遏自大，SAM 3+MLLM 的组合比特意作念推理分割的模子抑遏还要好，况且无需特意的数据作念磨真金不怕火。

在 H200 GPU 上，SAM 3 处理含 100 多个实体的单张图像只需要 30ms 的时刻。在视频任务中，推理蔓延跟着主义数目线性加多，能在约 5 个并发主义的情况下守护接近及时的性能。

不外，论文也指出，SAM 3 难以通过零样本的形貌，将技巧泛化到如医疗图像、热成像之类的细分领域。

视频分割任务中，碰到多主义场景，模子的及时性能会着落，需要多 GPU 并行处理。

论文地址：

https://openreview.net/forum?id=r35clVtGzw

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